为提高岩体结构面信息获取精度,基于结构面三维点云数据,改进DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)密度聚类算法。利用k近邻算法与基于密度比S的评价准则划分出不同密度点云区域以自适应设置参数ε并...为提高岩体结构面信息获取精度,基于结构面三维点云数据,改进DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)密度聚类算法。利用k近邻算法与基于密度比S的评价准则划分出不同密度点云区域以自适应设置参数ε并分析点云法向量,引入法向量夹角阈值T判断属于同组结构面的点集并用相同颜色显示。本研究讨论了参数最优化组合对识别结果的影响,实现优势结构面与产状赤平投影的快速分析。研究结果能够为结构面信息的智能化高效测量提供一种可靠的应用方法。展开更多
分析研究了量子遗传算法(Quantum Genetic A lgorithm-QGA)的原理及其优势,将有指导的群体灾变及多宇宙并行演化策略引入量子遗传算法,改善其收敛性。以理想二阶系统为参考模型,实际系统响应曲线与参考模型响应曲线误差积分为目标函数,...分析研究了量子遗传算法(Quantum Genetic A lgorithm-QGA)的原理及其优势,将有指导的群体灾变及多宇宙并行演化策略引入量子遗传算法,改善其收敛性。以理想二阶系统为参考模型,实际系统响应曲线与参考模型响应曲线误差积分为目标函数,使用量子遗传算法进行发动机PID控制器参数优化并进行了数字仿真。仿真结果表明,量子遗传算法具有较好的全局收敛能力,应用于PID控制器控制参数优化后,控制器的控制效果良好,其在发动机控制系统中有较高的应用价值。展开更多
文摘为提高岩体结构面信息获取精度,基于结构面三维点云数据,改进DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)密度聚类算法。利用k近邻算法与基于密度比S的评价准则划分出不同密度点云区域以自适应设置参数ε并分析点云法向量,引入法向量夹角阈值T判断属于同组结构面的点集并用相同颜色显示。本研究讨论了参数最优化组合对识别结果的影响,实现优势结构面与产状赤平投影的快速分析。研究结果能够为结构面信息的智能化高效测量提供一种可靠的应用方法。
文摘分析研究了量子遗传算法(Quantum Genetic A lgorithm-QGA)的原理及其优势,将有指导的群体灾变及多宇宙并行演化策略引入量子遗传算法,改善其收敛性。以理想二阶系统为参考模型,实际系统响应曲线与参考模型响应曲线误差积分为目标函数,使用量子遗传算法进行发动机PID控制器参数优化并进行了数字仿真。仿真结果表明,量子遗传算法具有较好的全局收敛能力,应用于PID控制器控制参数优化后,控制器的控制效果良好,其在发动机控制系统中有较高的应用价值。
